요약
전기
박사. Schlauch는 의미 있는 슬롯 무료체험적 가설을 찾기 위해 크고 복잡한 Whole-Omics 실험을 분석하는 새로운 수학적 및 통계적 기술 개발을 즐기는 수학자입니다.
박사. 슬롯 무료체험는 여러 의사들과 협력하여 조산, 만성 피로 증후군, 걸프전 증후군, 알츠하이머병 및 비만과 같은 다양한 흥미로운 질병에서 유전자형과 질병의 가능한 연관성을 예측합니다.
그녀는 슬롯 무료체험적으로 의미 있고 통계적으로 엄격한 결과를 생성하기 위해 강력한 실험 설계, 적절한 통계 방법 및 강력한 수학적 도구를 사용하는 것을 강력하게 옹호합니다.
슬롯 무료체험 관심 분야
- 맞춤형 의약품
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저희 연구실은 슬롯 무료체험한 플랫폼에서 생성된 대규모 전체 게놈 데이터 세트를 분석하기 위한 새롭고 강력한 수학적 도구를 개발하는 데 중점을 두고 있습니다.
자신있게 클러스터링
표현식 데이터에는 상당한 양의 무작위 변형이 포함되어 있고 클러스터는 적용된 절차에 따라 달라지므로 클러스터에 신뢰도 측정을 할당하는 것이 유용합니다. 특히, 우리는 클러스터링 루틴을 통해 얻은 유전자 그룹에 신뢰도 측정값을 할당하는 통계 프로그래밍 언어 R에서 알고리즘을 구현했습니다.
표현 데이터 모델링을 위한 그래프 이론 도구
빅데이터 분석은 슬롯 무료체험원에게 중요한 과제입니다. 여러 상태 또는 조건에 걸쳐 모두 독립적이지 않은 수천 개의 데이터 포인트에 대한 병렬 분석은 통계 분석 및 모델 구성을 위한 흥미로운 플랫폼을 제공합니다.
조합 방법을 사용한 유전자 상호작용 모델링
복잡한 네트워크는 계층적 사회, 슬롯 무료체험적 또는 통신 시스템은 물론 유전 시스템을 모델링하는 데 종종 사용됩니다. 첫 번째 근사치로 부울 네트워크가 자주 사용됩니다.
마이크로어레이 유전자 발현 데이터 시각화
2색 cDNA 마이크로어레이의 강도 수준에 대한 인공 히트맵이 각 채널과 배경 보정 비율 값에 대해 생성됩니다. 이 이미지를 통해 사용자는 배열에 공간 변화가 나타나는지 또는 제어 지점이 예상대로 작동하는지 여부를 신속하게 확인할 수 있습니다.
SNP 데이터를 이용한 하플로타입 공유 및 정밀 매핑 시각화
고처리량 유전형 분석 실험에서 얻은 데이터 분석을 위해 우리는 유전적 연관성을 정밀하게 매핑하기 위해 SNP 선택을 자동화하는 도구를 개발했습니다. 이 도구는 계층적 클러스터링 접근 방식을 통해 일배체형별로 그룹화된 단계적 염색체에서 유전자형 그래프를 생성하여 특정 관심 대립유전자에 대한 장거리 연관 불균형 패턴을 표시합니다.
HapMapper 내의 별도 모듈은 일배체형을 구별하는 역할을 하는 SNP뿐만 아니라 관련 대립유전자와 강한 연관 불균형에 있는 SNP, 해당 지역의 다른 SNP에 대한 프록시인 SNP를 식별합니다. 이러한 데이터는 시각적 디스플레이에 통합되어 관련 대립유전자를 포함하는 정밀 매핑 일배체형에 대한 SNP 선택을 돕습니다.
가르친 강좌
- BCH 709 슬롯 무료체험정보학 입문
최근 출판물
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